题解 | #某店铺用户消费特征评分#

某店铺用户消费特征评分

https://www.nowcoder.com/practice/200c824e9ed4428491c27d65ec56067d

import pandas  as pd 
df=pd.read_csv('sales.csv',sep=',')
df_des=df.describe()
def score_r(number):
    if number<=df_des.loc['25%','recency']:
        return 4
    elif number>df_des.loc['25%','recency'] and number<=df_des.loc['50%','recency']:
        return 3
    elif number>df_des.loc['50%','recency'] and number<=df_des.loc['75%','recency']:
        return 2
    else:
        return 1
def score_f(number):
    if number<=df_des.loc['25%','frequency']:
        return 1
    elif number>df_des.loc['25%','frequency'] and number<=df_des.loc['50%','frequency']:
        return 2
    elif number>df_des.loc['50%','frequency'] and number<=df_des.loc['75%','frequency']:
        return 3
    else:
        return 4
def score_m(number):
    if number<=df_des.loc['25%','monetary']:
        return 1
    elif number>df_des.loc['25%','monetary'] and number<=df_des.loc['50%','monetary']:
        return 2
    elif number>df_des.loc['50%','monetary'] and number<=df_des.loc['75%','monetary']:
        return 3
    else:
        return 4
df['R_Quartile']=df.recency.apply(score_r)
df['F_Quartile']=df.recency.apply(score_f)
df['M_Quartile']=df.recency.apply(score_m)
print(df.head(5))

全部评论

相关推荐

10-28 11:04
已编辑
美团_后端实习生(实习员工)
一个2人:我说几个点吧,你的实习经历写的让人觉得毫无含金量,你没有挖掘你需求里的 亮点, 让人觉得你不仅打杂还摆烂。然后你的简历太长了🤣你这个实习经历看完,估计没几个人愿意接着看下去, sdk, 索引这种东西单拎出来说太顶真了兄弟,好好优化下简历吧
点赞 评论 收藏
分享
10-17 10:05
已编辑
北华大学 全栈开发
牛客872465272号:掉头发了哥
点赞 评论 收藏
分享
点赞 收藏 评论
分享
牛客网
牛客企业服务